【摘 要】
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压缩感知理论突破传统采样定理的限制,为研究信号处理提供了新思路,极大地吸引了相关研究人员的关注。将采用稀疏基为小波基、高斯随机矩阵为观测矩阵,贪婪类算法和基于l2范
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压缩感知理论突破传统采样定理的限制,为研究信号处理提供了新思路,极大地吸引了相关研究人员的关注。将采用稀疏基为小波基、高斯随机矩阵为观测矩阵,贪婪类算法和基于l2范数的迭代重加权最小二乘算法(IRLS)作为图像重构算法,并进行了仿真与比较。经过仿真分析,IRLS算法重构的峰值信噪比较大,重构质量较好,但时间较长。在对重构质量要求不是很高时,可选用贪婪类算法中运行速度较快的ROMP算法。
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